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371.
针对基于元数据或传统主题图的知识组织模式没有实现知识的多层次多粒度表示,以及知识融合过程中相似性算法准确性不高而影响融合质量的问题,结合全信息理论与扩展主题图结构特点及语义信息,提出了面向多源知识融合的扩展主题图相似性算法(ETMSC)和阈值选取的相关性、层次对应和实验确定三原则.该算法综合了语法、语义和语用的相似性,扩展了主题图元素间组成结构上的相似性,同时充分考虑了涵义及所处语境的相似性.主题图相似性的判别准则与阈值有关,阈值的确定与数据集相关.实验结果表明,ETMSC算法与单纯基于语法或语义的相似性算法相比,准确性提高了9.2%~11.1%.  相似文献   
372.
在SF6作为绝缘物质的设备中,SF6中SO2含量的精确测定,有助于预测设备中SF6的纯度.利用傅里叶红外光谱仪测试SF6标样中不同SO2含量的吸收光谱,构建SO2体积分数与特征峰吸光度之间的关系,得到标准工作曲线.为了提高实验精度,选用能够多次反射的气体样品池.结果表明,该实验装置和方法可以应用到实际生产中电力开关设备内SF6的监测.  相似文献   
373.
车身曲面是由多张曲面经过延伸、过度、裁剪拼接而成,直接对测量获得的车身密集点云数据进行曲面拟合非常困难,需要对点云数据进行区域分割.探讨了点云数据的常用分割方法,结合车身曲面特点,研究并实现了一种点云分割的算法-基于平面度的直接分割方法.该方法通过最小二乘拟合平面法矢量夹角的均方差值来搜索具有几何相似特性的连续曲面片,将不同性质的曲面片分块保存.并结合ATOS测量设备得到的车身曲面点云数据,给出不同的实例,证明了该方法的有效性.  相似文献   
374.
针对因掘进机姿态控制精度较差导致巷道掘进轨迹偏离进而影响煤矿生产安全与效率的问题,提出了一种基于粒子群算法的掘进机姿态调整控制模型辨识方法及模糊神经网络PID姿态控制方法。首先分析了掘进机姿态角误差与巷道断面之间关系,基于姿态运动学与液压模型确定了姿态控制系统传递函数结构,通过粒子群算法的寻优特性与输入输出信号的响应对传递函数参数进行拟合进而实现辨识。仿真结果表明,与采用最小二乘和遗传算法的辨识方法相比,所提采用粒子群算法的模型辨识方法的辨识精度分别提高了96.75%和95.15%。此外,利用模糊控制的强非线性适应性与神经网络的自学习能力设计了姿态调整的PID控制系统。搭建了EBZ-55型掘进机俯仰角控制试验平台,并在不同的试验工况下进行了多组俯仰角控制试验。试验结果表明,基于粒子群模型辨识方法的模糊神经网络PID控制方法比模糊PID控制方法最多可降低57.1%的超调误差以及53.5%的响应时间,并能稳定实现1°以内的姿态角控制。该方法可为掘进机及大型液压设备的姿态控制提供有效的技术支撑与参考。  相似文献   
375.
在8.8°啤酒的工艺上进行了一定的分析和探讨 ,讨论了8.8°啤酒的质量标准 ,同时给出了适宜的操作参数.  相似文献   
376.
377.
根据广义预测控制的预测模型、滚动优化和在线反馈校正等特征,设计一种基于广义预测控制器的监控AGC系统,并以某冷轧实验轧机为对象,对其控制性能进行仿真。研究结果表明:在模型匹配时,常规Smith预估器响应时间比广泛预测控制的少,稳态精度上比广义预测控制器的高;在轧件塑性系数或系统滞后时间计算不准确导致模型不匹配时,常规Smith预估器出现了系统超调或振荡现象,而广义预测控制器基本不受模型参数变化的影响。  相似文献   
378.
层理黄砂岩为隧道工程建设中常见的一种岩石,隧道开挖及后期运行导致围岩长期处于循环荷载作用下.为了探究层理黄砂岩循环加卸载损伤破裂特征,借助PFC2D开展了不同围压不同倾角层理黄砂岩常规三轴循环加卸载研究,分析了应力-应变曲线及损伤破裂过程,得到1组可以反映层理黄砂岩常规三轴压缩力学特征的细观参数,数值试样强度及破裂特征与室内试验结果吻合较好.数值模拟循环加卸载应力-应变曲线可以一定程度上反映力学行为,同时循环加卸载曲线和单调加载曲线变化形态吻合较好.不同倾角层理砂岩循环荷载下试样破裂特征不同,当α=0°时试样发生贯穿基质的剪切破坏,循环荷载与单调加载破裂特征相似.而当α=60°时,层理发生剪切破坏,并伴随层理两侧基质的破坏,循环荷载相对于单调加载裂纹宽度有所增加.  相似文献   
379.
根据山西地区超高压输电线路多年运行情况,分析山西地区超高压输电线路常见故障及其产生原因,包括雷击跳闸故障、风偏闪络故障、外力故障、污闪故障等,并提出有效的针对性防治措施.  相似文献   
380.
近年来,基于深度学习的智能故障诊断方法在理论研究和工程应用方面都取得了显著的效果,滚动轴承是轧机的核心部件之一,对轧机轴承进行精确的故障诊断能够有效保障轧机装备安全运行与生产效率.当前基于深度学习的故障诊断方法通常训练过程不稳定,模型难以收敛,造成工程应用中随机性强.本文提出基于改进优化算法的轧机滚动轴承深度故障诊断方法,在保证模型诊断精度的同时提升训练效率、模型输出结果的稳定性以及模型相对于参数变化所表现出的鲁棒性,并通过实验台获取滚动轴承的故障数据,使用该方法对数据进行诊断来证明方法的准确性.  相似文献   
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